CN1879358A - 具有接入控制的链路和通信网的负载的改善 - Google Patents

Abstract

本发明涉及两种用于改善具有接入控制的链路的负载或具有接入控制的通信网的负载的方法。在本发明的范围内，按照所传输的聚集业务的测量值与要传输的聚集业务的额定值的比例来确定超订，其中按照测量值或额定值的大小来对测量值与额定值的比例进行加权，使得对于较小的测量值或额定值来说，与更大的测量值和额定值的互相的比例相比，它们的比例对超订的确定产生不太强的影响。本发明允许用于更好地利用可供使用的带宽的系统接入。在确定超订因子时，带宽的高负载占优势的代表性情况比特征在于小负载的阶段更强地被考虑。

Description

具有接入控制的链路和通信网的负载的改善

本发明涉及一种用于改善通信网中的链路的负载的方法和一种用于改善通信网的负载的方法。

本发明位于网络技术的领域中并且主要针对具有实时业务的面向分组网络的更佳的负载。

在许多目前的网络中存在用于过载控制的方法，以便确保在这些网络中的传输质量。过载控制的一种可能性在于，使要传输的数据业务经受许可控制。在此，针对每个链路或针对整个网络执行所申请的业务的带宽预留。当带宽不再足够可用于所请求的传输业务时，则拒绝新申请的连接。

根据许可控制所预留的整个带宽通常高于实际所需要的带宽。具有接入控制的网络经常也采用所谓的监控器(Policer)或控制实体，这些监控器或控制实体测量实际使用的带宽并且在超出所预留的带宽时丢弃分组。因此大多保守地进行带宽预留，使得业务峰值不导致所请求的带宽的超出。此外，连接经常具有开/关特性，即存在间歇，在该间歇期间不发送数据。最后，在设立预留之后以某一时间延迟开始发送数据流。

由于所预留的带宽和实际使用的带宽之间的不一致，有时网络运营商根据所测量的值允许比带宽预留将确保的业务更多的业务。

本发明具有以下任务，即说明一种用于改善可供使用的传输容量的负载的系统方法。

该任务对于具有接入控制的链路或连接段来说通过权利要求1来解决，而对于具有接入控制的通信网来说通过权利要求2来解决。

该通信网例如是IP(因特网协议)网。针对网络中的至少一个通信链路或针对通过该通信网传输的聚集业务进行接入控制。接入控制只允许有限的数据量将网络作为通信介质来使用，以便防止该网络超载。一种可能性也是，只使一个(或多个)业务类的业务经受接入控制(例如可以涉及实时业务的业务类)。未经受接入控制的业务于是例如根据“尽力而为”措施来传输，即没有质量品质特征的传输。

本发明允许，基于经验值或测量值以受控的方式允许比纯粹的控制方法基于所显示的业务量将允许的业务更多的业务。根据本发明，至少部分地补偿所显示的业务描述(即根据预留所要求的带宽)的过高估计。

本方法的基本思想在于，与所说明的速率(额定值)相比较，确定由预留实际利用的数据速率的经验值或测量值。测量值越有效，它们则越强烈地包含到该确定中。为此，来自具有可预留预算(Budget)的高负载的阶段的测量值比来自具有少量业务的阶段的测量值更多地被考虑。通过链路所传输的整个业务的测量值与在对传输进行接入控制时通过链路所允许的整个业务的额定值的比例或商按照测量值或额定值的(绝对)大小来进行加权。对于基于所确定的、测量值和额定值的比例的超订(Ueberbuchung)来说，涉及具有高负载的业务情况的值显然是最有效的。高的负载导致所记录的积累的业务量(额定值)或所测量的积累的业务量(测量值)的大值。为了确定超订因子，通过加权更多地考虑具有高负载的情况。

本发明方法导致非典型的或较罕见的事件较弱地被加权。因此可以为超订确定小的保守值，但是该值考虑重要的事件。这例如是必要的，以便在业务量少时使超订因子的确定相对于非典型情况变得稳健：

例如随机地单独激活的连接可能需要它的整个预留带宽。这导致测量值与额定值的比例等于1。对于这是非典型行为的情况来说，当所使用的带宽与可供使用的整个带宽相比较是小的时，通过根据本发明的加权几乎不考虑该行为。

攻击者可能通过以下方式破坏(korrumpieren)系统，即他阻止预留，并且比由额定值所规定的显著更多地进行发送。因此他有可能损害激活的连接的业务质量。这种操作只有当攻击者可以使用现有带宽的大部分时才能得逞。否则在确定超订因子时通过加权来拦截攻击。

根据一种改进方案如此来对测量值进行加权，使得较多地考虑更当前的测量。通过测量值与老化因子相乘来实现加权。例如所有的测量值以固定的时间间隔与老化因子相乘。另一种处理方式是在流的每次新申请时老的测量值与老化因子相乘。在此情况下可以选择为新的流所预留的带宽的老化因子。

本发明可以容易地与利用所显示的业务描述的不同类型的接入控制方案相组合。

借助在链路上聚集业务的极限或借助通过通信网所传输的聚集业务的极限来执行接入控制。通信网中的哪个聚集业务被测量并且与该聚集业务的额定值进行比较取决于所采用的接入控制。以下描绘三种可能性：

·借助在通信网的两个边缘点之间所传输的数据业务的极限来执行许可控制，并且测量值以及额定值涉及在两个边缘点之间所传输的聚集数据业务。

·借助在一个边缘点处进入通信网中的数据业务的极限或利用在一个边缘点处出来的数据业务的极限来执行两种许可控制。当两种许可控制得出肯定的结果时，允许数据业务。于是测量值和额定值涉及所允许的聚集数据业务，即涉及在相应的边缘点处进入网络中的聚集数据业务，或涉及在另一个边缘点处离开网络的聚集数据业务。

·针对数据业务的传输所涉及的每个链路，借助在一个边缘点处进入通信网中的数据业务的极限或利用在一个边缘点处出来的数据业务的极限来分别执行两种许可控制。当所有的许可控制得出肯定的结果时，允许数据业务。于是测量值和额定值涉及所允许的通过有关链路所传输的聚集数据业务，即涉及通过链路所传输的在相应边缘点处进入网络中的聚集数据业务，或涉及通过链路所传输的在另一个边缘点处离开网络的聚集数据业务。

但是本发明方法不局限于上述情况，而是可以灵活地匹配于任意的接入控制。在此一般适用的是，聚集业务的用于接入控制的极限或所采用的极限导致要确定的测量值。将聚集业务的额定值与一个或多个极限进行比较，并且测量值必须与此相对应。例如在上面所列举的最后一种情况下(分别取决于边缘节点和链路的极限)，可以测量通过链路所传输的聚集业务，该业务在相应的边缘节点处进入了网络或应离开网络。测量值应与极限相关。明确的对应在此是不必要的。例如可以考虑关于网络中的业务分布和关于网络的统计特性的知识，以便减少所需要的测量的次数。

在确定在网络边界处申请流的情况下接入控制的极限时，除了根据本发明所确定的超订因子之外，以下量可以引入(einfliessen)：

·要用于传输流的链路的可用带宽。

·安全因子，该安全因子被选择为小于1并且确定在带宽分配时的安全裕度。这样的安全因子例如可以阻止流的暂时的超出额定值的波动。

·延迟限制因子，该延迟限制因子被选择为小于1并且如此来选择，使得在传输数据分组时可期待的延迟不超出所选择的阈值。根据经验，在分组大小和传输速率方面的波动导致，当网络的负载接近总容量时，在通过网络传输分组时的传输持续时间或延迟极大地增加。通过该延迟限制因子确保，网络的(也许所申请的业务要采用的路由的)负载保持在阈值之下，在该阈值处数据分组的延迟损害传输质量。

当将上面所列举的所有因子用于接入控制时，如果

r(fnew)+∑r(old)≤c(l)*θ(t)*ρ*χ，

则可以允许具有最大传输速率r(fnew)的新的流fnew，其中∑r(old)是已经允许的流的最大传输速率的总和，c(1)是在链路1上的可用带宽，θ(t)是超订因子，ρ是延迟限制因子，而χ是安全因子。这样的接入控制可以针对链路、针对路由或针对网络来执行。

在通信网中可以将网络的路径(例如两个边缘节点之间的路径)看作具有接入控制的虚拟链路，其中针对该路径确定测量值。在此，两个边缘节点之间的业务流在物理链路上运行，这些物理链路也许部分地也为在另外的边缘节点之间所传输的业务流提供带宽。虚拟链路也可以替代地包括物理链路。在此，也将网络之内的为数据业务的源(或发射机)或宿(或接收机)的节点理解为边缘节点。针对应通过链路或在通信网的边缘节点之间传输的业务流或流或连接检验，所通知的业务量(额定值)的传输是否会导致超出极限。

可以借助测量值与额定值的加权比例的分布函数来执行测量值与额定值的比例的加权。在此，可以借助加权函数来进行加权。加权函数例如与测量值或额定值的n次幂成比例。在此，按照概率值来确定加权比例的参考值，使得测量值与额定值的超出参考值的加权比例的概率等于该概率值。如果存在多个值，其中对于这些值来说测量值与额定值的超出相应值的加权比例的概率等于该概率值，则合理的是将该参考值确定为这些值的最小值或下确界。例如在将该概率值设置为等于零时，可以应用该规则。在此情况下，参考值等于出现的、测量值与额定值的最大比例。但是在将该概率值设置为等于小的有限值时，获得较好的负载。于是可以规定超订因子与参考值的倒数成比例。

用于规定权重的另一种不太复杂的可能性是，对于在阈值之上的测量值或额定值，取权重1，而对于在阈值之下的测量值或额定值，规定权重的值为零。因此，为了确定超订因子，不考虑具有测量值或额定值的低绝对值的、测量值与额定值的比例。

按照一种改进方案，在本方法中在不同的业务类之间进行区分。即根据业务类确定测量值，并且确定不同业务类的超订因子。因此可以针对具有对业务质量的高要求的业务类(例如所谓的实时业务)确定比针对另外的业务类更保守的超订。

可以针对整个网络来确定用于计算超订因子的测量值，并且将这些测量值用于计算网络范围的超订因子。替代地，可以根据路由计算超订因子。例如对新的流的接入控制可以涉及具有与所申请的流相同的输入节点和输出节点的业务。在此情况下，可以确定该业务在输入节点和输出节点之间所使用的链路的测量值，并且可以计算出该业务的超订因子。

下面在两个实施例的范围内更详细地阐述本发明主题。第一实施例借助涉及链路的接入控制来阐述本发明的原理。在第二实施例中阐述，当接入控制不是涉及链路而是涉及网络时，可以进行哪些涉及第一实施例的改变。为此目的，借助图来说明该网络的接入控制的实例。

为了更好的理解并且为了在公式中采用，下面引入一些量：

·参数D是在所谓的忙时作为供给输送给系统的平均业务量。参数D在较长的时间内被假定为恒定的，但是它可以在数小时、数天和数周以后改变。

·B是许可控制的极限或预算。预算B可以借助业务模型基于D来计算。例如按照仅以10^-3的阻塞概率拒绝到达的请求的准则来实现该计算。参数B与D一样是固定的。如果D发生改变，则也应重新确定B，以便达到在阻塞概率方面的目标设定值。

·变量A根据所显示的业务描述、即根据预留请求存储所允许的连接的聚集速率(Aggregatsrate)(即整个通过链路所传输的业务)。A相当于被允许通过链路传输的整个业务的额定值。动态地按照请求来实现允许，所以A(t)是依赖于时间的变量。假定ρ≤1是资源(链路容量)的所测定的最大负载。由于不准允许太多业务进入到链路上，所以A(t)≤θ*ρ*B(t)必须适用，其中θ是不时通过本发明方法确定的超订参数或超订因子。超订参数应该在此平衡，即所允许的连接通常不以它们的最大速率、而是以较小的速率发送。因此利用θ＞1可以提高资源的可预留的容量。

·变量M存储所测量的在链路上的聚集速率，即M是整个被允许通过链路传输的业务的测量值。可以将速率作为每时间单位所传输的数据来测量。在长度为I_M的测量窗口上滑动的平均值可以用来测量聚集速率。与A(t)一样，M(t)是依赖于时间的变量。M(t)≤A(t)适用。为此存在多种原因：

○如果聚集的实际速率应大于A(t)，则由网络边缘上或设置在链路之前的节点上的监控器将它的分组丢弃，并且因此将它的速率降低为A(t)。

○数据流在设立预留之后以时间延迟开始发射。

○保守地给出连接的业务描述，以便在网络中避免由于速率检验而引起的损失。

○连接具有开/关特性，即它们不必总是发射什么。

·依赖于时间的变量Q(t)描述商Q(t)＝M(t)/A(t)。由于M(t)是所允许的和速率受控的业务的测量，所以应该有Q(t)≤1(其中不考虑测量误差)。Q(t)是接入控制的低效的量度，其中要注意的是，出于上述原因，Q(t)通常小于1。

由于Q(t)在时间上波动，所以该量不能直接(例如通过θ＝1/Q的选择)用于超订。为了即使在以θ＞1超订时也还能维持预留的所要求的业务质量，采用参考值U来代替Q(t)，仅相应很少超出该参考值U。在最简单的情况下，U例如可以被假定为Q(t)在时间上的最大值： $U=\underset{t}{\max }Q\left(t\right).$ U是系统在典型状态下的最大负载，应该是较长期的值，并且在此是保守的。以下展示，可以如何根据本发明在按照典型测量值最多地影响U的确定的情况下来确定U的较佳值。

如果A(t)和M(t)与B相比较是小的，则在规定 $U=\underset{t}{\max }Q\left(t\right)$ 的情况下能够以非典型的M/A比例Q(t)极大地影响少数连接。这在本发明方法中被考虑用于U的确定。为此对M/A比例进行加权。

通过A(t)和M(t)的相关性可以相对准确地确定预留的负载。平均值是很不准确的，传输容量的直接负载会由于未被利用的预留的容量而使图像失真。

权重函数W(t)评价Q(t)的表现力(Aussagekraft)。例如可以选择W(t)＝M(t)ⁿ(n是自然数)。因此，M(t)(并且通过M(t)≤A(t)，甚至A(t))的数值随同进入权重中，并且该权重与Q(t)的表现力相关(korrelieren)。例如激活的连接的数量或另外的这里未提及的量也可以进入该权重函数中。

通过 $\mathrm{leq}(X,i)=\left\{\begin{array}{cc}1& \mathrm{ifX}\≤i\\ 0& \mathrm{ifX}>i\end{array}\right.$ 定义了函数leq。通过测量函数 $R\left(t\right)=\frac{\underset{-\∞}{\overset{t}{\text{\∫}}}W\left(x\right)\mathrm{dx}}{\underset{-\∞}{\overset{\∞}{\∫}}W\left(x\right)\mathrm{dx}}$ 来定义Q(t)的权重W(t)，使得针对Q可以定义分布函数

$P(Q\≤u)=\underset{-\∞}{\overset{\∞}{\∫}}\mathrm{leq}(Q\left(t\right),u)\mathrm{dR}\left(t\right)=\underset{-\∞}{\overset{\∞}{\∫}}\mathrm{leq}(Q\left(t\right),u)\·\frac{\mathrm{dR}\left(t\right)}{\mathrm{dt}}\mathrm{dt}=\frac{\underset{-\∞}{\overset{\∞}{\∫}}\mathrm{leq}(Q\left(t\right),u)\·W\left(t\right)\mathrm{dt}}{\underset{-\∞}{\overset{\∞}{\∫}}W\left(t\right)\mathrm{dt}}.$

R(t)≤1适用，因此即P(Q≤u)≤1也适用，并且因此P(Q≤u)是这样一种分布，该分布利用 并且因此与W(t)成比例地对每个连续的测量值进行加权。

具有连续测量值的该方法也可以适配于离散测量点的测量方法：

$P(Q\≤u)=\underset{j=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{leq}(Q\left(t_j\right),u)\·\mathrm{dR}\left(t_j\right)=\underset{j=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{leq}(Q\left(t_j\right),u)\·\frac{W\left(t_j\right)}{\underset{k=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}W\left(t_k\right)}.$

这里假定，所有测量间隔是等长的。但是该方法也可以容易地适配于不同长度的测量间隔。

现在借助该分布函数可以将1-α分位数(Quantil)用于U：U＝min{u|P(Q≤u)≥1-α}。因此为U选择最小值，Q仅以概率α来超出该最小值。

通过α参数可以或多或少步进地调节控制方法。(α＝0是最保守的选择，在该选择的情况下分别将Q的最大值用于U。α的较大值使得本方法不太保守，但是在此也不太可靠地防止所保证的业务质量的损伤。)因此可以使它尤其适合于实时业务。

运行网络的可靠的起始值是θ＝1。在一些时间之后(如果存在足够统计的数据，以便以一定的可靠性来计算U)，可以设定θ＝1/U。应不时地重新计算U的值，并且相应地匹配θ。在此，可以将过去的所有数据包括在内，或者可以进行选择(例如时窗、或Q的最重要的值、即A或M特别大的那些值的选择)。

替代或除了Q(t)或U(t)的上述计算，可以采用完全不考虑来自小的A(t)或M(t)的测量值的加权函数。在确定θ时可以完全一样地引入该步骤：

如果A(t)或M(t)位于所规定的阈值(例如0.1*B)之下，则丢弃测量值U并且取而代之让θ保持为旧的值。

可以如下来选择在本方法中所使用的参数：

测量间隔I_M的持续时间应从连接持续时间之下的数量级变动(＜10s)，因为否则完全不能检测到一些连接。但是它也应该是如此大，使得在该时间间隔(＞500ms)之内发射尽可能多的连接。应将测量循环的持续时间选择为如此大，使得存在足够统计的数据，以便很好地估计U。

附加地可以通过以下方式或多或少给予本方法记忆力，即在或多或少长的时间(多个测量循环)内进行Q(t)的统计。

该方法可以从管道或链路的接入控制推广到网络的接入控制。

该图展示具有接入控制的通信网。通过用阴影线填满的圆来表示边缘节点，通过未填充的圆来表示内部节点。通过节点之间的连接示出了链路。示范地用I表示输入节点，用E表示输出节点，而用L表示链路。通过链路L来传输节点I和E之间的业务的一部分。在输入节点I处和在输出节点E处的接入控制与在另外的边缘节点处的接入控制共同保证，在链路L上不出现过载。借助在节点I和E之间所传输的业务的极限或预算B(I，E)来执行该接入控制。

针对链路所描述的方法可以通过以下方式应用于通信网，即将变量扩展为输入节点I和输出节点E之间的边界对边界(b2b)关系或边缘对边缘关系。原则上，将每个这样的关系看作虚拟链路。

○从D变成D(I，J)

○从B变成B(I，J)

○从A变成A(I，J)

○从M变成M(I，J)。例如可以在监控器上实现M(v，w)的确定。如果这却应通过在链路上的测量来实现，则可以测量这些链路的总速率，并将该总速率按份额与A(I，J)成比例地分配给所有激活的边界对边界b2b关系。针对M(I，J)，于是例如可以取这些测量值的最大值。

○从Q变成Q(I，J)。

○从U变成U(I，J)。

如果从业务的统计特性到处是相同的出发，则可以通过边界对边界b2b关系的聚集获得统计学上更有表现力的值。在此情况下，变量不再经由b2b关系来管理，而是例如仅还经由接入路由器或在网络范围内来管理。

Claims (20)

1.用于改善通信网中的链路的负载的方法，其中针对至少一个业务类的要通过所述链路传输的数据业务，借助要通过所述链路传输的整个数据业务的极限来执行接入控制，在该方法中，

-按照通过所述链路所传输的整个业务的测量值与在对通过所述链路的传输进行接入控制时所允许的整个业务的额定值的比例来确定所述链路的超订，其中按照所述测量值或额定值的大小对多个测量值与额定值的比例进行加权，使得对于较小的测量值或额定值来说，与更大的测量值和额定值互相的比例相比，它们的比例对所述超订的确定产生不太强的影响。

2.用于改善用节点构成的通信网的负载的方法，其中针对至少一个业务类的要通过所述通信网传输的数据业务，借助要传输的数据业务的极限来执行接入控制，在该方法中，

-按照所传输的聚集业务的测量值与要传输的聚集业务的额定值的比例来确定超订，其中按照所述测量值或额定值的大小来对多个测量值与额定值的比例进行加权，使得对于较小的测量值或额定值来说，与更大的测量值与额定值互相的比例相比，它们的比例对所述超订的确定产生不太强的影响。

3.按权利要求2的方法，其特征在于，

-借助在所述通信网的两个边缘节点之间所传输的数据业务的极限来执行许可控制，并且

-所述测量值和额定值涉及在所述两个边缘节点之间所传输的聚集的数据业务。

4.按权利要求2的方法，其特征在于，

-借助在一个边缘节点处进入所述通信网中的数据业务的极限或利用在一个边缘节点处出来的数据业务的极限来执行两种许可控制，并且

-如果两种许可控制得出肯定的结果，则允许数据业务，并且

-所述测量值和额定值涉及所允许的聚集的数据业务。

5.按权利要求2的方法，其特征在于，

-借助在一个边缘节点处进入所述通信网中的数据业务的极限或利用在一个边缘节点处出来的数据业务的极限分别对所述数据业务的传输所涉及的每个链路执行两种许可控制，并且

-如果所有的许可控制得出肯定的结果，则允许数据业务，并且

-所述测量值和额定值涉及所允许的通过有关链路传输的聚集的数据业务。

6.按以上权利要求之一的方法，其特征在于，

-定义测量值与额定值的加权比例的分布，

-按照概率值来确定所述加权比例的参考值，使得测量值与额定值的超出所述参考值的加权比例的概率基本上是所述概率值。

7.按以上权利要求之一的方法，其特征在于，

-借助权重函数对测量值与额定值的比例进行加权，该权重函数与相应的测量值或额定值的n次幂成比例，并且

-n是自然数。

8.按权利要求1至6之一的方法，其特征在于，

-借助权重来对测量值与额定值的比例进行加权，所述权重对于具有极限之上的测量值或额定值的比例来说等于1，而对于具有所述极限之下的测量值或额定值的比例来说等于零。

9.按权利要求6和8的方法，其特征在于，

-所述概率值等于零。

10.按权利要求6至9之一的方法，其特征在于，

-如果存在多个值，使得测量值与额定值的超出相应值的加权比例的概率基本上是所述概率值，则将所述参考值确定为这些值的最小值或下确界。

11.按以上权利要求6至10之一的方法，其特征在于，按照所述参考值的倒数来确定所述超订。

12.按以上权利要求之一的方法，其特征在于，测量值与额定值的比例等于这两个值的商。

13.按权利要求3至5之一的方法，其特征在于，对所述通信网的所有输入节点和输出节点对执行所述方法。

14.按以上权利要求之一的方法，其特征在于，在所述接入控制时采用安全因子，通过该安全因子来定义所采用的带宽的安全裕度，该安全裕度应阻止现有带宽的完全的负载。

15.按以上权利要求之一的方法，其特征在于，在所述接入控制时采用延迟限制因子，如此来选择该延迟限制因子，使得在传输数据分组时可期待的延迟不超出所选择的阈值。

16.按以上权利要求之一的方法，其特征在于，进行用于确定所述超订的测量值的老化。

17.按权利要求16的方法，其特征在于，通过所采用的测量值与老化因子相乘来进行所述老化。

18.按以上权利要求之一的方法，其特征在于，

-采用多个业务类，并且

-针对每一个业务类确定超订。

19.按以上权利要求之一的方法，其特征在于，

-针对整个通信网来测量测量值，并且确定涉及整个通信网的超订，或

-针对所述通信网的链路的子集来测量测量值，并且确定涉及所述通信网的链路的子集的超订。

20.按权利要求19的方法，其特征在于，

-通过在固定的输入节点和固定的输出节点之间所传输的业务所使用的那些链路来给定所述链路的子集。